化学産業の廃棄物管理。 reduの方法

化学産業は、世界で最も汚染産業の1つです。毎年、何百万トンもの有害廃棄物が化学プラントによって生産されています。この廃棄物には、毒性化学物質、重金属、および空気、水、土壌を汚染する可能性のあるその他の有害物質が含まれます。廃棄物管理は、化学産業にとって重要な問題です。適切に管理されていない場合、廃棄物は、気候と生態系に影響を与えることにより、化学プラントの近くに住む人々の環境汚染と健康上の問題を地元で引き起こす可能性があります。

良いニュースは、AIベースのソリューションが化学産業の廃棄物を減らすのに役立つことです。 AIは、有害化学物質の放出を追跡および予測し、生産プロセスを最適化して廃棄物を減らし、廃棄物管理の意思決定を提供するために使用できます。この記事では、化学メーカーが生成する廃棄物の量を減らすために人工知能を使用する方法を探ります。 AIが廃棄物の生産を特定して防止するのに役立つ方法と、廃棄物の管理とリサイクルに役立つ方法について説明します。

産業廃棄物 - グローバル廃棄物の生成における最大の要因

環境意識が高まっているため、廃棄物のトピックはますます真剣に扱われます。近年、公開討論の重みは個人的な責任から企業の責任にシフトしています。これは、産業廃棄物が世界の廃棄物発生の大部分を占めることを考えると、合理的な傾向です。

よりローカルな規模では、物事も違いはありません。欧州委員会のデータ（EuroStat）に基づいて、廃棄物の生成への世帯とサービスの貢献は、産業活動と比較して軽微であることが明確に見えます。 2016年、これらのセクターの割合は14％未満でした。建設はそもそも建設でしたが、産業活動はすぐ遅れていました（製造（11.1％）、採掘と採石（27.6％）でした。

9.5％のシェアで、廃水は問題に寄与します。都市の廃水は廃棄物全体の生成にかなりの分配を持っていますが、産業廃水は、多くの場合、より高い濃度にはるかに問題のある物質が含まれているため、本当の契約を破ることです。その結果、その治療は非常に費用がかかり、特定の要件を条件としています。

化学廃棄物管理

この問題は、今日の記事の主題である化学物質の製造に現れます。冷却水を処理して消費サークルに戻すことができますが、化学物質の製造に使用されるものはそのような治療には適していない場合があります。同じことがソリッドにも当てはまります。そのため、化学廃棄物管理の重要な部分が廃棄物を減らすことです。また、これは、今日の化学プラントの大部分が続く生産プロセス管理方法論であるリーン製造の中心的な原則でもあります。トヨタの生産システムを介して、リーンマネジメントは、継続的な改善原則を採用しながら、廃棄物の排除を中心に置いています。

ここ数十年で、科学的努力と技術開発により、化学企業は製造廃棄物を大幅に削減することができました。ただし、まだやるべきことがたくさんあります。一般的な世界的な消費が増え続けているため、過度の産業廃棄物生産を防ぐためのより根本的で効率的な方法が必要です。この記事の過程で、機械学習がどのように貢献できるかを調査します。

化学廃棄物は液体、固体、およびガスーに分けることができ、純粋な化学物質、しばしば使用されていないまたは期限切れ、酸、溶媒、使用済み油、窒素、漂白剤、金属などを含むことができます。化学廃棄物として。化学サプライチェーンの詳細については、こちらをご覧ください。

化学産業は、膨大な量の水も使用しています。冷却のためにだけでなく、（蒸留、精製、製品の上昇などのプロセス）。一度使用すると、この水には、農薬やいわゆる「永遠の化学物質」（PFA）など、数度の洗練された水処理にさえ非常に有毒で耐性がある物質が含まれています。これは、分解しない合成物質のクラスです。

これまでのところ、これらの最も持続的な化学物質は引き続き生産され、製品に適用されています。機械学習は、近年の検出と分類に貢献しています。40代に発明されたにもかかわらず、私たちはまだそれらを知るようになっています。主な犯人が医薬品メーカーである他の耐性汚染物質には、エストロゲンと抗生物質が含まれます。

化学廃棄物には、貯蔵に対する特定のアプローチが必要です（たとえば、多くの物質をプラスチックまたはガラスで作った標準容器に保存することはできません）。また、リサイクルは、安全対策により、共同廃棄物の場合よりも複雑です。それにもかかわらず、2020年にEPA（米国環境保護庁）によると、化学産業は廃棄物の変換が改善されています。その3％のみが環境に放出されました。残りの部分は、治療、エネルギー回収、リサイクルで処理されました。

廃棄物削減方法 - 機械学習のユースケース

共同廃棄物の生成は、ソースで防止または制御することはできませんが、産業用はできます。化学物質が環境に与える影響を考慮して、それらがどれほど耐性があるかを考慮すると、削減指向の生産計画は、業界の環境に優しい未来への最善の道のようです。もちろん、廃棄物のポストトリートメントは重要ですが、予防措置は、企業が費用のかかるプロセスにお金を送り込み、代わりに最適化に集中することを避けることができます。

次のユースケースは、化学廃棄物の削減において機械学習が果たすことができる役割を示しています。さまざまな角度からトピックにアプローチして、その機能の全スペクトルを表示します。

収量の増加と、予測分析で過剰な廃棄物を減らす

貯蓄に関しては効率の向上がしばしば追求されますが、化学メーカー（または実際には他のメーカー）の場合、環境への影響も減少する可能性があります。廃棄物の削減は、化学プラントのために単純に報われます。プロセスで失われるほど、生産し、販売される可能性が高くなります。人工知能は、可能な限り最小の廃棄物を生成しながら、特定の製品を使用する最も効率的な方法を特定するのに役立ちます。

AIベースの品質検査と品質の劣化の予測

故障したバッチは、化学プラントによって生成される廃棄物の大部分を構成します。したがって、徹底的な品質保証は、欠陥廃棄物の量を減らすための素晴らしい方法です。人工知能を使用すると、製造業者は、バッチ全体に欠陥がある前に、組立ラインの問題を特定できます。たとえば、インテリジェントシステムは、センサーが提供するリアルタイムデータですぐに相互汚染を検出できます。 AIモデルには、プロセスを絶えず評価し、標準からの逸脱を検出することにより、それが起こらないようにする能力もあります。

欠陥検出は、コンピュータービジョン駆動になります。一般的な有罪判決に反して、目視検査も化学物質にも適用できます。色、成層、密度、物理状態などのさまざまな変数を分析することにより、機械学習は化学製品の欠陥を検出し、過度の廃棄物の生成を防ぐことができます。

予防保守スケジュールの確立

経済的損失は別として、化学プラントのダウンタイムは過度の廃棄物生産につながる可能性があります。それは、一部の物質を同じ治療またはプロセスに2回受け入れることができないためです。彼らはまた、ダウンタイム中にプロパティを失う可能性があります。そのため、企業が組み立てラインを維持することが重要です。また、機械の学習式メンテナンスよりも、機器の故障を防ぐためのより良い方法はありません。

AIは、会社の予防保守スケジュールを最適化して、実際に発生する前に障害の可能性を検出できます。さまざまなデータソースや会社が使用する機器に応じて、さまざまな方法でアプローチできます。戦略の選択により、プロセスにどのモデルが適用されるかが決まります。たとえば、回帰モデルは、特定の資産の残りの有用な寿命（RUL）を予測するのに役立ちます。

予測の効率は、明らかにデータの量とその品質に依存します。高精度のために、モデルには、センサー、ERP、およびコンテキストを提供するその他のシステムなど、さまざまなソースからの履歴、リアルタイム、および静的データの両方を供給する必要があります。

水廃棄物を減らす

化学プラントは、さまざまな進行中のプロセスをサポートするために広範囲に水を使用しています。その大きな部分は、冷却目的でもたらされます。製造プロセスの一部である化学反応は、熱の使用または放出を使用する必要がある場合があるため、植物が効果的かつ安全に機能するためには、冷却システムが不可欠です。他の産業では、冷却水の品質に関する措置はそれほど厳格ではありませんが、化学メーカーはその純度が最高であることを保証するために必要です。汚染は安全性を損ない、製品の組成に影響を与える可能性があります。

したがって、彼らの水廃棄物削減戦略は通常、冷却塔の効率の最大化に焦点を当てています。機械学習により、冷却プロセスをより少ない水で維持することができます。データが提供されているため、モデルは漏れを見つけ、プロセスの特定の部分で失われた水の量を推定できます。その情報に基づいて、製造プロセスの効率を担当するプラントマネージャーまたは他の人は、どの措置が水廃棄物を減らすことができるかを決定できます。

製造システムのクローズドループで廃棄物を排除します

廃水リサイクルは、廃棄物削減戦略のもう1つの重要な部分です。化学プラントの部分を、さまざまな目的で水が継続的に再利用される閉回路ユニットに変えることがますます一般的になりつつあります。

メーカーは、含まれる不純物に応じて、さまざまな種類の治療を使用して廃水を浄化することができます。微粒子固体はろ過で取り扱うことができますが、他の汚染物質はより精巧な方法を必要とします。機械学習は、多くの場合、治療計画に関する意思決定プロセスをサポートします。

分類モデルは、水サンプルのセンサーデータをすばやく分析して汚染物質を検出し、生物学的または合成、固体、液体などに分類します。水の使用、エネルギーの使用などの観点から効率的な組み合わせ。

リサイクルにおけるAIアプリケーション

機械学習が化学物質製造の廃棄物の削減をサポートする別の方法は、インテリジェントなリサイクルです。よく訓練されたモデルは、廃棄物のリサイクルだけでなく、コンテナ、パイプラインなどの製造プロセスで使用される製品と機器も合理化できます。企業は通常、機械学習システムとソートのためのコンピュータービジョンを組み合わせて、自動化されたものを可能にします。廃棄物の種類を認識し、リサイクルへの適合性を評価する要素。

そのような場合、キャプチャデバイスからの画像が通訳者に送信されます。さまざまな廃棄物タイプの画像で訓練された分類モデルは、入力データを評価し、廃棄物を定義するためにカテゴリを属性にします。これに基づいて、システムは特定の部分をどこに配置するかについて自動化された決定を下します。追加のステップは、廃棄物をリサイクルできるかどうかを確認し、必要な治療の種類に基づいて分類できるかどうかです。

需要に基づいて生産を計画します

化学物質は、食品としての耐用年数に関して、同様に厳格な規範にさらされています。それは、特に需要の変動を強化する現在の経済的景観において、廃棄物の生成を促進する可能性があります。

過去には、企業は統計的な方法に依存して需要を推定していましたが、今では機械学習に手を差し伸べて正確な推定を得ることができます。ディープラーニングテクニックを使用して、提供された履歴データのパターンを特定し、この知識を適用して将来の需要を予測することができます。

このようなサポートにより、メーカーは季節性要因に依存するのではなく、需要の可能性を反映する生産計画を作成できます。それに伴い、材料を注文するためのより柔軟なアプローチがあります。そして、それは、有効期限が切れた材料と最終製品が少ないことを意味します。

スマートマニュファクチャリングとスマート廃棄物管理におけるAIの利点

スマートなAI駆動型システムを使用すると、化学プラントは正確な出力に基づいて、より詳細な情報を得ることができます。大きなユニットでは、進行中のプロセスの数を追跡して分析するのが難しく、過剰な廃棄物の生成を支持します。機械学習モデルは、これらのありふれたエラーが発生しやすい分析タスクを実行し、人間の関与なしに廃棄物の生成と廃棄物管理の観点から改善の領域を見つけます。

予測分析により、化学メーカーは、製造と注文にはるかに柔軟なアプローチを採用することができます。有効期限が切れる可能性のある材料を備蓄する代わりに、関連するデータで推定された需要に合わせて注文を調整し、在庫廃棄物を削減します。彼らの生産は市場のニーズを反映しており、AI駆動型の品質検査と予測的なメンテナンスのおかげで、ほとんどの製品は品質基準を満たしています。それは無駄が少なく、収入が増えることを意味します。

機械学習駆動の分類タスクを使用すると、化学メーカーは汚染物質をより速く識別し、廃水処理を合理化し、リサイクルプロセスを合理化できます。

化学産業の緑の未来

ご覧のとおり、人工知能は、さまざまな方法で化学プラントの廃棄物の生成に影響を与えます。

基本的に、最近、新しく建てられたすべての化学植物は、閉ループの原理で計画されているため、廃水が円を離れることができません。私たちが述べたように、米国の化学廃棄物の3％のみが環境に放出され、うまくいけば、すぐにゼロに減少するでしょう。

最も楽観的なシナリオでは、機械学習は、製造ユニットを、冷却と製造の目的で外部の水源に依存しない完全に円形の部分的に持続可能なシステムに変えます。水資源が縮小し、気候の予後はそれほど楽観的ではないことを考えると、化学企業が最も近い将来にこの移行を行うことが緊急です。人工知能により、より滑らかでアクセスしやすくなります。同時に、私たちはML分類で合理化された、新しい水効率が高く、より効果的な治療計画を考え出しています。

MLテクノロジーをビジネスに適用するアイデアはありますか？それとも、化学産業でのアプリケーションについて私たちの側からもっと聞きたいですか？私たちが話すことができるように私たちに手を差し伸べてください！